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公开(公告)号:CN116258216A
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202310252049.5
申请日:2023-03-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私的稀疏张量联合补全方法:(1)根据数据维度对训练集数据分组;(2)建立基于差分隐私的稀疏张量联合补全模型,初始化中心服务器的全局因子矩阵(3)利用弹性平均随机梯度下降方法训练模型,并通过差分隐私技术对输出结果扰动(4)各客户端根据模型对缺失数据进行补全。本发明相对于现有利用差分隐私的技术,能够在保证用户隐私的情况下准确完成数据补全任务,在效率,补全精度和通用性方面都取得了卓越效果,有很强的实际应用价值。本发明还提供了相应的基于差分隐私的稀疏张量联合补全装置。